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净推荐值问题
出在哪？

克里斯蒂娜·斯塔尔科普夫 (Christina Stahlkopf) | 文
时青靖 | 编辑

自16年前《哈佛商业评论》首次提出以来，净推荐值(Net Promoter Score)，或称NPS，已成为一个基本的商业指标。单单凭借一个问题——按照从0到10分的等级，你在多大程度上有可能推荐我们的公司？—— 这是一个快速了解消费者情绪的简单办法，在市场上已广为人们所接受。许多龙头企业已将其植入了它们的运作。

然而，我所在的C Space这家帮助企业树立以客户为中心的工作方式的机构渐渐认识到，NPS提供的大多是粗线条的画面，就像指南针一样为企业指引正确的方向。这并不是说我们认为它无关紧要。指南针固然是有用的工具，但有时候，你需要更详细的地形图，来指引人们穿越崎岖不平或捉摸不定的地形。有时候，一旦你考虑到实地的地形，指南针指示的最佳方向实际上并非是你该跟从的最佳路线。

多年来，在商业媒体和学术研究中有人对NPS产生了怀疑。与此同时，我们在C Space也开始质疑它是否真正的黄金标准。各行各业的企业前来联系我们，因为它们难以理解自己的NPS，艰难地提升这个数值，或者无法将其与客户行为的数据协调起来，并且想知道为什么。许多企业一直在试验其他指标，有的转向了严格意义上的行为数据，还有的发现，相比于NPS，购买额外产品的可能性与增长的联系更加紧密。然而对企业而言，NPS预示的东西难以捉摸。

因此，我们决定开展自己的消费者推崇研究，重新审视NPS，对客户行为不作任何的假设。2018年5月，我们调查了美国和英国的2000多名消费者。我们要求他们对下列10大全球品牌当中的至多三个进行评分：Twitter、汉堡王、美国运通、Gap、奈飞(Netflix)、微软、爱彼迎(Airbnb)、亚马逊和星巴克。参与者只允许对他们使用过或购买过的品牌评分。结果我们收到了5000多份评分，每个品牌有将近500份评分。

我们的调查首先问及的是标准的NPS问题，即人们有多大可能推荐每种品牌。可是此调查还问到了另两个问题：“你推荐过该品牌吗？”以及“你劝阻过别人不要选择该品牌吗？”其目的不仅是弄清消费者希望在未来做什么，而且要了解他们实际都做了什么。研究表明，意向并非是一个可靠的指标——因为意向通常不过就是意向而已。想想看，2007年对16000名消费者的一项研究显示，在表达了有意推荐特定公司的人中，只有大约一半的确那样做了。为了更多了解真正驱使客户推崇的因素，我们在那两个问题之后还续问了受访者建议他人选择或规避该品牌的原因，并邀请他们分享那些对话中的故事。

存在问题的假设

有些学者指出，NPS分类系统把消费者分为三个类别——推荐者（那些给予9分或10分评分的人）、被动者（7分或8分）和批评者（0—6分）——是武断之举，而且消除了潜在的有用信息。在我们的客户工作和我们的研究中，我们均观察到，NPS分类的基本假设与客户数据并不一致。

比如，NPS假定人不可能既是推荐者又是批评者。可是人是复杂的，而且常常自相矛盾。我们的思维总是在多个层面展开——将事实、感觉和体验置于背景和主观的框架。过度简单化的模型可能会忽视这种自然的人类状态。

实际上，我们的调查显示，在所有积极劝阻他人不要使用某种品牌的人中，有52%也曾积极推荐过该品牌。在整个NPS的范围内，我们都发现了既积极推荐又积极批评同一品牌的消费者。

感兴趣吗？我们很感兴趣，而且希望知道更多。因此，我们又做了一项调查，其间我们要求另外500人指认一个他们曾经既力劝别人规避，又积极推荐的品牌，然后问他们对该品牌的NPS评分是多少，为何他们向别人推荐或劝诫该品牌，以及他们是否愿意分享相关的背景故事。

我们发现，消费者何时、何地、为何以及向谁赞扬或批评某个品牌是不固定的，似乎与他们的NPS评分无关。在发表品牌建议时，消费者就像所有优秀的媒人一样，考虑的是配对是否合宜。比如，我们研究中的一个人（一名NPS被动者）因易用性和可定制性而向其朋友们推荐Spotify，但却劝阻他的父母不要尝试，因为他觉得这东西对他们来说太过复杂，太过昂贵。

虽然发烧友们对于他们所钟爱的品牌的优点会津津乐道，但那并不意味着他们喜欢产品阵容中的每一件产品。假如他们最喜爱的品牌销售了他们心目中的次品，这些人是非常不吝直言的。我们研究中的一位NPS推荐者，用她自己的话说，“痴迷”于梅耶夫人(Mrs. Meyer's)的产品，可是她厌弃产品线上某件产品，并且一定要让他人知晓。“我是在大约一年前首次购买梅耶夫人的清洁日(Clean Day)产品，”她向我们表示，“我对它们唠叨得太多，以至于我姐姐都想在我生日的时候给我买几件。你猜怎么着，我订的货足以使用六个月了！不过我只喜欢肥皂和通用清洁剂。我讨厌，绝对讨厌梅耶夫人的清洁日窗户清洁剂。它在我窗户上留下一道道条痕，这意味着工作量增加了一倍。我永远也不会再买那个产品，而且也让别人知晓了它差劲的质量。”

另有一位消费者讨厌沃尔玛，在NPS评分中给该公司打了0分。“商店又脏又挤。”他指出。可是他接着表示：“我向一位朋友推荐了沃尔玛，因为它们销售的一张便宜书桌与这位朋友的房间是绝配。”

弄清鼓励和劝阻购买产品背后的细微差别，对于任何寻求成长的企业来说都是至关重要的，而这两方面的信息在NPS中都无从获得。

潜在的错误分类

我们还发现，NPS评分制只提供了一个粗略的积极消费者推崇指南。根据他们的NPS评分，我们第一项调查中50%的客户属于推荐者，可是69%的客户实际上推荐过品牌。因此，NPS分类遗漏掉了很大一部分实际上的推荐者。

然而，最大的差别出现在批评者中——许多企业为之伤神的群体。根据他们的NPS评分，调查中16%的消费者属于批评者，然而所有受访者中只有4%实际告知过他人要规避某种品牌。事实上，我们发现，批评者推荐某种品牌或者对其不置可否的可能性是其诋毁该品牌的七倍。一次又一次，实际行为模式与NPS评分所产生的预期并不一致。

让我们看看Twitter。在我们的研究中，它的NPS总评得分（用推荐者的百分比减去批评者的百分比来计算）为4分，这与同一时间得出的Twitter NPS总评3分的其他研究十分接近。

可是Twitter的NPS真的反映了消费者针对该平台对他人所作的建议吗？回答是否定的。积极推荐Twitter的人中只有57%按照NPS评分属于推荐者。因此，剩余的43%被NPS错误地划归为被动者或批评者。

相比之下，Twitter的NPS批评者数量庞大。在我们的研究中，NPS评分显示，33%的Twitter消费者属于批评者，但是只有3%曾经积极劝阻他人不要使用该平台。这意味着Twitter——以及其他企业——也许在浪费大量的时间、精力和资源试图去理解那些并没有真正向他人批评自己的人。

简单性和有用性之间的权衡

单一的问题有其凝练之风。提问容易，也很容易对回答进行基准测试和跟踪。可是那并不意味着理解NPS的结果——或者改进其结果很容易。

我们认为，如果有一个关注客户实际行为的框架，企业会做得更好。用积极推崇者的百分比减去积极批评者的百分比，它们就能够计算出一个我们称之为实际推崇值的东西，我们认为这种办法提供了更明晰、更详细、更具操作性的数据。

让我们看看两个表现与传统的NPS相当的品牌：美国运通和汉堡王。在我们的调查数据中，51%的美国运通客户是推荐者，19%是批评者，这让该公司的NPS总评分为32分。45%的汉堡王客户是推荐者，15%为批评者，这让该连锁企业的NPS总评分为30分。

然而，当我们深入调查消费者的实际行为时，我们发现这两个品牌并没有看起来那么相似。57%的美国运通客户是积极的推崇者，而5%为积极的批评者。79%的汉堡王客户曾积极地推荐这家连锁企业，只有2%曾积极敦促他人避而远之。汉堡王的实际推崇值为77，而美国运通则为52。

这两家企业在另外两个领域的表现也大相径庭。首先，汉堡王更善于将推荐的意向转化为实际的推荐。它能将94%的NPS推荐者转化为实际推崇者，而美国运通的转化率为79%。总体而言，汉堡王也更多地为人所议论：77%的汉堡王客户曾经推荐过该品牌、劝阻他人与之打交道或兼而有之。相比之下，美国运通这样的客户只有58%。

我们认为，实际推崇值更能代表实际的消费者行为，再配合以人们为何推荐或贬损某品牌这样的开放性问题，它可以为企业提供至关重要的地形内情。自从五月以来，我们就已经在客户工作中使用了这种方法，将实际推荐和劝阻的数据及其背后的原因与企业交易的数据相关联。我们发现，这些信息创建的细粒度更佳的视图为我们的客户提供了一幅等高线图，清晰地为他们勾勒出需及时采取、能够促进增长的行动。

克里斯蒂娜·斯塔尔科普夫是客户代理机构C Space的研究与分析副主任。